El punto de inflexión tecnológico y el punto de inflexión industrial de la IA farmacéutica

Escrito | Observación de Amino

“Singularidad” y “punto de inflexión” definen conjuntamente la era actual de la IA en la industria farmacéutica.

La primera esboza la narrativa grandiosa de AI + ciencias de la vida — a medida que la tecnología continúa madurando, la industria está experimentando una transición continua y explosiva en capacidades; la segunda se acerca más a la realidad del sector, trazando el camino de crecimiento que las empresas pueden realmente implementar tras la llegada de la singularidad tecnológica: no es un crecimiento lineal, sino una explosión fisionaria.

Esta lógica se refuerza aún más con el apoyo del entorno externo. Por ejemplo, el mercado de capitales está votando con dinero real, diferenciando entre “empresas tecnológicas con ingresos” y “empresas con tecnología que generan ingresos”. Las empresas de IA en farmacéutica que poseen barreras tecnológicas y pueden crear valor de forma sostenida están obteniendo una prima de capital claramente definida.

El 9 de marzo, como ejemplo típico en el sector de IA farmacéutica, Yingxi Intelligent fue oficialmente incluido en el índice compuesto de Hang Seng y entró en la lista de Hong Kong Stock Connect. Desde su salida al mercado hasta su incorporación en Hong Kong Stock Connect en solo 4 meses, esto no solo reconoce su desempeño en valor de mercado y liquidez, sino que también implica beneficios tangibles:

Por un lado, una mayor liquidez;

Por otro, una aceleración en la liberación del potencial de negocio.

A través de la inclusión en el índice y la apertura de Hong Kong Stock Connect, el mercado de capitales proporciona respaldo de liquidez y fondos, mientras que las barreras tecnológicas y la creación de valor constituyen los fundamentos básicos, formando un ciclo positivo que acelera la conversión en valor a largo plazo y en capacidades de monetización más seguras para las empresas de IA farmacéutica.

Singularidad tecnológica

A medida que los modelos de IA, los datos y la potencia computacional maduran simultáneamente, la IA en farmacéutica está entrando en un punto crítico de transformación continua.

La lógica de mejora en eficiencia de I+D y tasa de éxito se vuelve cada vez más clara. Según el informe de febrero de 2025 del NIH de EE. UU., hasta diciembre de 2023, el éxito de 21 medicamentos en desarrollo con IA en ensayos de fase I alcanza entre el 80% y el 90%, significativamente superior al promedio de aproximadamente el 40% de los métodos tradicionales.

Este cambio cualitativo se refleja de manera más evidente en las principales empresas de IA farmacéutica.

Por ejemplo, Yingxi Intelligent, apoyándose en su plataforma end-to-end Pharma.AI, ha reducido el ciclo promedio desde la concepción hasta PCC a 12-18 meses, mucho más rápido que los 4,5 años de los métodos tradicionales. En la práctica, los resultados pueden ser aún mejores. Por ejemplo, solo 8 meses después de un acuerdo estratégico con Hisun Pharma, ya han propuesto de manera eficiente candidatos preclínicos en el proyecto conjunto.

Hoy en día, cambiar la industria farmacéutica con IA ya no es cuestión de si es posible, sino de cuán fuerte puede ser su capacidad de subvertir.

Por un lado, la capacidad de extensión de las nuevas modalidades (New Modality) se está fortaleciendo cada vez más.

Desde la perspectiva del desarrollo del sector, las limitaciones en la investigación y desarrollo de un solo tipo de medicamento se vuelven cada vez más evidentes, y el desarrollo de fármacos multimodales se ha convertido en una vía clave para superar las dificultades de la aprobación y ampliar los límites del tratamiento. Para las empresas de IA en farmacéutica, explorar rutas más diversas para la formulación de medicamentos y abordar blancos de alta dificultad que la investigación tradicional no puede superar, es fundamental para validar sus tecnologías y algoritmos.

Este también es el camino que las principales empresas están atravesando. Por ejemplo, Yingxi Intelligent, mediante su motor generativo Generative Biologics bajo Pharma.AI, ha expandido sus capacidades de IA generativa a péptidos, anticuerpos nanométricos, anticuerpos completos, así como a conjugados de anticuerpos y moléculas de proteína degradante, logrando ya varios resultados sustantivos.

Recientemente, el antagonista oral de GIPR, ISM0676, diseñado por IA, fue completado en solo 14 meses y ya está en la fase preclínica PCC; en combinación con semaglutida, logra una pérdida de peso máxima del 31.3%, y solo con el medicamento, alrededor del 10.4%. Tanto en velocidad de desarrollo como en resultados clínicos, superan ampliamente las expectativas del sector.

Por otro lado, las principales empresas de IA en farmacéutica están evolucionando de proyectos individuales a una habilitación completa de la cadena de valor industrial.

Un ejemplo emblemático es el marco de entrenamiento especializado de modelos grandes MMAI Gym, lanzado a principios de 2026. Este abarca todo el proceso de I+D. Específicamente, el modelo se divide en dos rutas profesionales:

CSI (química): centrada en razonamiento reactivo, síntesis inversa, diseño molecular y predicción de propiedades;

BSI (biología/clínica): centrada en puntuación de descubrimiento de blancos, percepción y razonamiento en omics, y predicción de tasas de éxito en ensayos clínicos.

Su función es sencilla: resolver el problema de que los modelos grandes generalistas tienden a “decir tonterías” o ser “poco profesionales”, enseñando a la IA generalista cómo abordar tareas especializadas, como farmacocinética (DMPK), toxicidad (como riesgos hERG y DILI), y predicción de relaciones de propiedades estructurales en 3D, haciendo los resultados más precisos y confiables.

En resumen, se trata de entrenar modelos grandes generalistas (como GPT, Llama) para convertirlos de “todo un poco” en expertos en investigación y desarrollo de medicamentos. Por ejemplo, tras el entrenamiento con MMAI Gym, el modelo Qwen 3 de Alibaba, que fallaba en el 70% de las pruebas estándar del sector, logró reducir su tasa de error a menos del 5%, logrando una mejora de rendimiento de diez veces.

Imagínese: tras el entrenamiento con MMAI Gym, cualquier modelo podrá realizar predicciones altamente precisas, y la era de la igualdad en IA farmacéutica está llegando.

Desde la perspectiva de Yingxi Intelligent, la capacidad eficiente de IA no solo cubre las etapas tempranas de I+D, sino que también puede acelerar directamente la monetización en áreas como BD. Su sistema de asociación automatizada, dirigido a estandarizar, automatizar y hacer inteligente la colaboración en BD industrial, tiene como visión “IA negocia, humanos deciden”, rompiendo el techo de capacidad operativa para una innovación explosiva.

Es evidente que en la industria farmacéutica, la IA está dando un salto de “herramienta tecnológica” a “motor industrial”.

Punto de inflexión industrial

La singularidad llega, y con ella, el punto de inflexión.

Para las empresas de IA en farmacéutica, el crecimiento no es lineal como en las empresas tradicionales, sino fisionario. Es decir, tras la validación de concepto de 0 a 1, el salto de 1 a 10, y luego a 30 o incluso 100, puede ocurrir en un abrir y cerrar de ojos…

En la práctica, las principales empresas de IA en farmacéutica ya están trazando caminos de alto crecimiento tras la llegada de la singularidad tecnológica. Yingxi Intelligent es un ejemplo representativo.

Actualmente, Yingxi Intelligent ha consolidado claramente dos caminos de monetización maduros, formando una base sólida y estable para la compañía.

El primero es el descubrimiento de fármacos y desarrollo de pipelines, mediante licencias externas o desarrollo conjunto de activos de alto valor, recibiendo pagos iniciales, hitos y participación en ventas.

En el desarrollo interno, la compañía ha construido una cartera innovadora con más de 28 candidatos preclínicos, cubriendo áreas de alto valor clínico como fibrosis, tumores, inmunología y metabolismo, de los cuales 12 ya tienen aprobaciones para ensayos clínicos, y varios en marcha de manera estable.

Las moléculas de Yingxi Intelligent muestran un valor clínico claro y potencial de diferenciación en formulación. Un ejemplo destacado es el inhibidor de TNIK, Rentosertib (antes ISM001-055). Como la línea más avanzada en desarrollo, en junio de 2025 publicó resultados positivos en fase IIa en Nature Medicine, demostrando un potencial significativo para revertir el deterioro pulmonar, con la esperanza de llenar un vacío terapéutico en la industria.

En cuanto a cantidad y calidad de pipeline, la compañía presenta características de biopharma de nivel medio, con un amplio espectro de áreas, distribución de etapas razonable, y puntos de monetización cercanos, con una continuidad muy fuerte.

Al mismo tiempo, su fortaleza en IA y en I+D independiente hace que su capacidad de monetización a través de BD y colaboraciones sea especialmente potente. Desde el primer trimestre de 2026, los ingresos por pagos iniciales y hitos alcanzan aproximadamente 45 millones de dólares, cerca de la totalidad de los ingresos del año pasado (55.80–56.30 millones de dólares).

El segundo camino es a través de soluciones de software, mediante licencias de la plataforma Pharma.AI que generan ingresos recurrentes y estables.

Actualmente, la compañía ha establecido relaciones de colaboración en software con 13 de las 20 principales farmacéuticas globales, y en su colaboración estratégica con Qilu Pharmaceutical, ha logrado transformar una licencia temprana en un valor de más de 900 millones de HKD en desarrollo conjunto, consolidando el valor de la plataforma y el reconocimiento de los líderes del sector.

Por otro lado, los ingresos por licencias y servicios de software son una fuente de ingresos tangible. Desde 2022, estos han ido en aumento, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 62.7% en 2024, y en solo la primera mitad de 2025, los ingresos ya superaron en 1.5 veces los de 2022.

Con estas dos rutas de crecimiento claramente establecidas, la compañía posee una capacidad de explosión de crecimiento muy fuerte. Pero Yingxi Intelligent no se detiene allí: la segunda curva de crecimiento ya está en marcha, acelerando y preparándose para un mayor impulso.

La implementación de la plataforma MMAI Gym, además de potenciar la actualización tecnológica, representa una innovación en el modelo de negocio. Con MMAI Gym, Yingxi Intelligent logra una retroalimentación que abre mercados de alto margen, como la “licencia de conocimientos científicos” y los “servicios de profundización de modelos”.

Tal como la propia compañía ha planificado, el 9 de marzo firmó una alianza estratégica con Liquid AI, una empresa de IA de primer nivel procedente del CSAIL del MIT, para colaborar en MMAI Gym. Lanzaron también LFM2-2.6B-MMAI, un modelo base liviano, con solo 2.6 mil millones de parámetros, que con despliegue local puede cubrir más de 200 tareas especializadas en investigación farmacéutica, logrando un rendimiento líder en la industria.

Este primer acuerdo de colaboración en MMAI Gym marca el inicio de una nueva vía de monetización.

Al mismo tiempo, la compañía, basándose en una tecnología unificada, está expandiendo horizontalmente sus soluciones de software a otros sectores no farmacéuticos, como agricultura, materiales avanzados y medicina veterinaria, abriendo nuevos horizontes de crecimiento.

El inicio de esta segunda curva de crecimiento no solo aportará incrementos en resultados, sino que también confirma dos tendencias clave:

Primero, la capacidad de resistencia al riesgo de las empresas de IA farmacéutica continúa fortaleciéndose, gracias a modelos de monetización más diversos; segundo, tanto las oportunidades estratégicas visibles como las invisibles se convertirán en futuros campos de batalla que podrán conquistar.

Claramente, en esta doble estrategia de lo conocido y lo desconocido, las principales empresas de IA en farmacéutica están mostrando un modo de monetización en plena expansión, permitiendo al mercado vislumbrar su enorme potencial de crecimiento explosivo.

El acelerador activado

Con la resonancia interna y externa, las empresas de IA en farmacéutica están entrando en una fase de aceleración total.

Internamente, la monetización mediante licencias de tecnología de plataformas está en plena marcha, aportando flujos de caja estables y datos validados en el mundo real; además, el éxito de sus pipelines internos alimenta y mejora continuamente las capacidades de la plataforma IA, haciendo que los modelos sean cada vez más precisos y eficientes, creando un potente efecto de rueda de datos. Este ciclo puede retroalimentar otras áreas de negocio y ampliar las fronteras de monetización, asegurando un crecimiento sostenido y de alta probabilidad a largo plazo.

Mientras tanto, el entorno externo también presenta múltiples ventajas, impulsando conjuntamente a las empresas de IA en farmacéutica a acelerar su desarrollo.

La incorporación rápida de Yingxi Intelligent en Hong Kong Stock Connect es un ejemplo. El mercado de capitales ha optado por respaldar su posición como “empresa de ingresos con tecnología”, otorgándole una prima de certeza acorde con sus barreras tecnológicas y capacidades de comercialización.

Por supuesto, la inclusión en Hong Kong Stock Connect no solo tiene un impacto en el capital, sino que también influye directamente en el desarrollo industrial.

Por un lado, la marca y la influencia en el sector se fortalecen, consolidando su posición como “la primera acción de IA farmacéutica en Hong Kong”, atrayendo más colaboraciones de alta calidad en la cadena de valor y oportunidades de licencia.

Por otro, la entrada de fondos adicionales y un mejor entorno de financiamiento apoyarán directamente el avance de pipelines, la inversión en ensayos clínicos y la comercialización, acelerando la conversión del valor tecnológico en valor comercial.

En un nivel más profundo, este cambio refuerza continuamente el ciclo positivo entre la industria de IA en farmacéutica y el capital: construyendo ventajas competitivas mediante barreras tecnológicas, ganando reconocimiento por la creación de valor, y retroalimentando esa inversión para fortalecer aún más esas barreras, formando así un ciclo sostenible.

A medida que estas lógicas se validan, la industria de IA en farmacéutica avanzará hacia una nueva etapa de realización de valor y aterrizaje de resultados.